El reconocimiento de imágenes es una de las características que se implementa en la mayoría de los dispositivos y programas modernos. La característica tiene una amplia gama de aplicaciones, siendo la más común en sistemas de seguridad. Permite que los dispositivos reconozcan la identidad de una persona u objeto solo por su imagen. El reconocimiento facial es un producto del reconocimiento de imágenes.
Entonces, ¿qué se necesita para crear una aplicación o un software que tenga una función de reconocimiento de imagen? Simplemente necesitas programarlo usando un lenguaje de programación. Por supuesto, hay algunos idiomas que pueden hacer este trabajo. Aquí están los mejores lenguajes de programación para el reconocimiento de imágenes.
Mejor Lenguaje De Programación Para El Reconocimiento De Imágenes
1. Matlab
Matlab es un lenguaje de programación independiente que tiene su propio marco de trabajo e IDE que vienen en un espacio de trabajo más robusto. El lenguaje de programación viene con una amplia gama de herramientas que puede utilizar para manejar tareas de programación más técnicas con facilidad. El reconocimiento de imágenes y el procesamiento facial son algunas de las tareas que puede manejar Matlab.
Matlab ofrece una serie de herramientas integradas para el cálculo de matrices. Es imperativo tener en cuenta que el reconocimiento de la imagen y el cálculo de la matriz van de la mano. Algunas de las herramientas disponibles en Matlab pueden realizar tareas complejas de procesamiento de imágenes, como recortar, rotar, enmascarar, entre otras.
También hay un código dedicado de Matlab para invocar e implementar la función de reconocimiento facial. Este código utiliza la base de datos de AT&T. Por este motivo, debe descargar la base de datos de AT&T antes de usar este código. Las aplicaciones de reconocimiento facial más avanzadas están escritas en Matlab.
2.Python
Actualmente, Python está clasificado como el lenguaje de programación más popular . Su simplicidad y versatilidad son algunas de las razones por las cuales muchos programadores prefieren usarlo. A pesar de ser simple, Python es un lenguaje en el que puede confiar para realizar tareas complejas. Se puede utilizar para crear funciones de reconocimiento y procesamiento de imágenes.
La popularidad de Python ha hecho que sea bastante ingenioso. Está repleto de varias bibliotecas que se necesitan para varias funcionalidades, entre ellas, el reconocimiento de imágenes. Una de las bibliotecas más poderosas y eficientes es la biblioteca de aprendizaje automático de Scikit-Learn . Además del reconocimiento de imágenes, las bibliotecas se pueden utilizar para funciones más inteligentes, como el reconocimiento facial y la detección de movimiento.
2. C / C ++ / C #
Nunca se puede equivocar cuando se trata de la familia C de lenguajes de programación. Son potentes y pueden hacer cualquier cosa, incluida la creación de funciones de procesamiento y reconocimiento de imágenes. La familia C de lenguajes de programación le ofrece dos opciones para crear la función de procesamiento de imágenes. Puede elegir codificar todo desde cero, por lo que escribe los códigos manualmente. La segunda opción es utilizar las bibliotecas existentes que están diseñadas especialmente para estos lenguajes de programación. Estas bibliotecas incluyen OpenGL , EmguCV , OpenCV y muchas otras. Tienen una función de procesamiento de imágenes inteligente para el reconocimiento de imágenes.
4. Java
Al igual que C y C ++, nunca podemos permitirnos subestimar el poder del lenguaje de programación Java. Este lenguaje es lo suficientemente poderoso como para realizar funcionalidades complejas. Se puede utilizar para crear aplicaciones para el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de imágenes.
Como lenguaje de programación independiente, puede crear una funcionalidad de procesamiento de imágenes desde cero. La ventaja de este método es que tendrá el control total de la funcionalidad. Alternativamente, hay bibliotecas poderosas que pueden incorporarse a Java con el fin de crear la función de reconocimiento de imagen. OpenCV es solo una de las bibliotecas que es compatible con Java. Puedes elegir el método que más te convenga.
La Herramienta OpenCV
Open Source Computer Vision es una herramienta avanzada que se utiliza para el procesamiento en tiempo real. También es una herramienta multiplataforma, por lo que se puede integrar en cualquier lenguaje de programación para ejecutar funciones de reconocimiento y procesamiento de imágenes. Se puede integrar con los lenguajes de programación C, C ++, Java, Python y Android.
OpenCV viene con algoritmos libres de patentes que puede utilizar sin restricciones legales. Puede ser utilizado con fines comerciales y académicos. Tiene una clase dedicada de Reconocedor de Rostro que puede utilizar para experimentar las capacidades de la función de reconocimiento de imagen sin ningún problema. La clase está acompañada por una documentación rica en información que le mostrará cómo implementar la función de reconocimiento de imagen. En general, OpenCV es una herramienta para el reconocimiento de imágenes independientemente del lenguaje de programación que esté utilizando.
Hay varios otros lenguajes de programación que puede utilizar para desarrollar la funcionalidad de reconocimiento de imágenes. Antes de comenzar a usar cualquier lenguaje, aprenda cómo procesar la matriz, ya que es el componente básico de la programación de reconocimiento de imágenes.
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